网格资源非对称进化博弈分配策略

针对经济模型的网格系统中资源分配的竞争问题,应用进化博弈论中多种群复制动态博弈模型对有限理性网格用户有差别的出价策略进行了研究,提出了一种非对称进化资源分配博弈模型,该模型将网格用户分为出价偏低的保守种群和出价偏高的激进种群,分析了两种网格种群采取合作与竞争策略的自发进化过程,求解了各自的复制动态方程,并通过实例化的非对称支付矩阵求解了复制动态系统的进化稳定策略。研究表明,只有博弈双方选择对等的行为策略才能促进网格资源的公平分配。     

基于进化博弈的网格资源分配方法的研究

在网络资源优化分配问胚的研究中,由于用户存在决策失误,现有基于理性用户博弈的网格资源分配在实际网格环境会完全失效.分析了非完全理性网格用户群体的资源分配策略及其演化过程,提出一种改进的复制动态机制的网格资源分配方法,克服了用户理性的限制,引入变异机制,在无初始学习样本的情况下,也能确保用户达到进行稳定策略点,实现了网格资源在有限理性用户之间的优化分配.仿真表明,用户通过学习对资源分配策略进行调整,可实现最优分配策略并处于稳定状态,证明了进化博弈的资源分配方法在网格环境中的适应性和稳定性.     

网格资源分配博弈的随机动态分析*

针对网格资源分配的优化问题,提出利用随机动态来研究有限网格群体博弈的分析方法。通过建立网格使用者策略选择的随机模型来分析有限网格群体的博弈,并利用期望效用生成选择过程的量化指标来判断使用者在反复博弈中策略选择的变化方向及其稳定性。最后通过仿真实例的研究结果表明,在效用矩阵不变的情况下,群体规模是影响网格使用者策略选择方案的一个重要因素。     

云计算基于随机进化博弈动态的资源优化配置

云资源优化分配研究中,用户策略难免存在失误,以用户完全理性为前提的资源分配方法在实际环境下会出现失效。分析非完全理性的云用户种群下的资源分配过程及其策略演化过程,提出一种随机动态模型求解有限云种群中的资源分配进化博弈问题。模型克服用户完全理性的限制,利用带有频率依赖选择的Moran过程,在重复博弈过程中寻找云用户策略的入侵指数和固定指数策略选择偏好的条件。根据经济学云环境的特征,建立云用户的固定效用矩阵,量化策略选择动态。数值仿真结果证明,为了最大化自身效用,不同大小云种群中的个体策略会向着不同策略方向演化,资源在有限理性用户之间可以实现优化分配,且最优分配策略最终会处于稳定状态。     

基于收益率门槛限制考虑的网格资源拍卖问题

基于收益率门槛限制的视角,通过建立效用函数模型并结合动态博弈理论,对网格资源的拍卖问题进行了探讨.在对网格资源提供者与竞标网格资源使用者的动态博弈过程进行分析时发现,网格资源提供者的最优策略选择决定于其对货币收益与非货币收益的偏好程度,以及网格资源使用者的最高报价.在收益率门槛给定的条件下,当参与竞标的网格资源使用者具有较低的生产利润或付出较高的努力成本时,网格资源使用者将会选择价格较低的投标策略.研究结果表明收益率门槛机制的引入,在一定程度上可以使得参与双方的效用达到最大化.     

一种基于序贯博弈的网格资源分配策略

网格环境中资源的负载预测是实现资源优化分配的关键任务之一,而网格资源的动态性和异构性使得准确判断资源的负载状态十分困难.针对已有的分配策略对资源负载评估的不足,提出了一种基于序贯博弈的优化用户时间的网格资源分配策略.该策略将正比例资源共享的网格环境中多用户竞争同一计算资源的问题形式化为一个多人序贯博弈,通过寻求该序贯博弈中各个阶段博弈的纳什均衡解来预测资源负载;然后利用此负载信息生成所有用户的最优出价组合和资源的优化价格;最后根据各用户出价,按比例分配资源的计算能力.通过对网格模拟器GridSim的实验研究,结果表明,该策略能够得到合理的用户出价,降低资源占用时间,从而弥补了Bredin提出的优化策略中未考虑资源未来负载变化的缺陷,实现了资源的优化分配.其结论说明运用序贯博弈方法预测资源负载是可行的,且能更好地适应网格环境下异构资源的动态性.     

复杂系统多智能体建模的博弈进化仿真

采用基于复杂系统多智能（Multi-Agent）体的整体建模仿真方法,利用Swarm仿真软件平台建立进化博弈仿真模型（EGM）,对该模型进行了描述和定义,运用EGM对各类对称博弈模型进行仿真运行,并对结果进行分析。仿真结果表明在不同类型的对称博弈中初始策略选择概率和收益矩阵对动态稳定策略的获得有不同的影响,在给定不同的收益矩阵和初始策略选择概率下可以获得不同的进化稳定策略。     

一种新的经济网格计算任务调度控制模型

针对动态计算网格资源调度问题,基于多智能体协同技术和市场博弈机制,对计算网格资源分配技术进行了深入研究,提出了基于计算经济的网格资源调度模型,设计了消费者的效用函数,讨论了资源分配博弈中Nash 均衡解,设计了一种网格资源调度算法.仿真实验表明,资源调度算法能够为消费者的资源数量提供参考,规范消费者行为,从而使得整个资源的分配趋于合理,促进交易量.     

有限理性下的企业合作竞争的进化博弈分析

在有限理性的条件下,应用进化博弈论中的模仿者动态模型来分析企业合作竞争博弈的演化,用进化稳定策略来描述合作竞争博弈的长期演化趋势。并分别讨论了对称和非对称的合作竞争博弈的进化均衡与稳定性。最后,指出确定性模仿者动态模型的不足,以及当今随机动态系统理论的发展。     

基于云模型的网格资源分配策略

网格是下一代的Internet,是目前网络研究的重点。网格资源分配是网格中非常重要的部分,而且网格资源有分布、异构、动态、由多个组织所拥有和具有不同的使用、访问及消费模型等特点,属于定性的范畴。传统的网格资源分配策略无法有效对定性的网格资源进行分配,容易形成网络瓶颈。云模型是定性定量间转换的不确定性模型,通过它能将定性的网格资源转换为定量的表达。因此笔者提出了一种新的网格资源分配策略,把云模型运用于网格资源分配,将定性的网格资源映射为定量的可细微变化的不同云滴,然后再配合目前研究相对比较成熟的算法或模型进行资源分配,实验表明新的策略能更准确地对网格资源进行评价并有效分配。     

An evolutionary game algorithm for grid resource allocation under bounded rationality

Resource allocation cannot reach equilibrium in one‐off game in grid environment because of the bounded rationality of the users. To address this issue, an evolutionary game algorithm for grid resource allocation is proposed in this paper. The evolutionary game theory is introduced to study the selection process of user strategy from the dynamic viewpoint. Firstly, the problem of multiple users competing for a common resource is formulated as a symmetric game. Secondly, replicated dynamic mechanism is used to produce the evolutionary stable point that leads to a satisfied allocation scenario. Finally, the relationships among the evolutionary stable point, valuation functions, and convergence time are discussed in detail. The results of the experiments show that the proposed evolutionary game algorithm is convergent and generates better utility results compared with the classical game algorithm. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于思维进化计算和蚂蚁算法的网格资源分配

网格环境中的资源调度是网格技术的核心问题之一，启发式方法在解决复杂困难的系统优化问题方面具有优越性，成为最通用的解决方案。将思维进化计算和蚂蚁算法2种新型的启发式优化算法融合，利用思维进化计算的快速寻优能力产生信息素的初始分布，再利用蚂蚁算法的正反馈机制求得最终优化解，并将该融合算法用于网格资源的动态分配研究。实验验证了该分配方案的有效性。     

基于ESA的网格资源管理模型

提出了基于ESA的网格资源管理模型。该模型以Service-Agent为基础，结合了Agent动态自主性和服务的松散耦合优点，运用经济学的市场机制和交易理论，提出该模型的资源发现机制、分配选择机制和交易机制，以及基于议价交易机制的Bargaining_Min_min算法，实现资源的优化管理，使资源提供者和使用者满足各自利益，达到网格市场上的双赢。     

一种面向服务的暗标拍卖网格资源分配方法

针对计算网格环境下资源的动态性、异构性和自治性，以及应用经济机制解决资源分配问题的优势，以面向服务的思想，提出了一个基于OGSA的架构的网格服务市场的资源分配框架SBAGRM，在此框架下给出了暗标拍卖的模型，并对暗标拍卖博弈的Bayes均衡点以及系统在均衡状态的效率，策略和效用进行了分析，最后给出了基于道格拉斯效用函数的分配算法。     

Dynamic scheduling model of computing resource based on MAS cooperation mechanism

Allocation of grid resources aims at improving resource utility and grid application performance. Currently, the algorithms proposed for this purpose do not fit well the autonomic, dynamic, distributive and heterogeneous features of the grid environment. According to MAS (multi-agent system) cooperation mechanism and market bidding game rules, a model of allocating allocation of grid resources based on market economy is introduced to reveal the relationship between supply and demand. This model can make good use of the studying and negotiating ability of consumers’ agent and takes full consideration of the consumer’s behavior, thus rendering the application and allocation of resource of the consumers rational and valid. In the meantime, the utility function of consumer is given; the existence and the uniqueness of Nash equilibrium point in the resource allocation game and the Nash equilibrium solution are discussed. A dynamic game algorithm of allocating grid resources is designed. Experimental results demonstrate that this algorithm diminishes effectively the unnecessary latency, improves significantly the smoothness of response time, the ratio of throughput and resource utility, thus rendering the supply and demand of the whole grid resource reasonable and the overall grid load balanceable. Supported by the Natural Science Foundation of Hunan Province (Grant No. 06JJ2033), and the Society Science Foundation of Hunan Province (Grant No. 07YBB239)     

基于市场竞标机制的网格资源管理模型

网格资源管理是网格计算首要解决的核心问题。现行的网格资源管理模型通常需要在网格系统中建立一个高于其他节点的自身庞大的管理体系,以掌握全网格内资源动态信息,实现全局资源调配,这种模式的主要问题是管理成本高且资源配置效率低。文章基于市场经济中的招投标机理,提出了一种新的网格资源管理模型,本模型的资源分配机制是根据网格内资源供需关系和资源的市场价格通过招投标方式来决定。网格内站点是否参与网格计算交易活动,完全由站点自主地根据自身资源现状和资源的市场价格来确定而不需要一个高于自己的管理机构,本模型是一个完全的市场经济的资源分配模型。     

基于竞争机制的网格资源分配方法

针对在网格环境下对资源进行有效管理和调度的复杂性问题,提出一个基于竞争机制的网格资源分配模型,其中包括用户层、代理层及资源层。在该模型的基础上给出资源分配策略及一种费用优化算法。模拟实验表明,该模型能够较好地适应网格环境的动态变化,调整供给和需求的平衡。     

基于拍卖机制的网格资源分配方法

网格资源的动态性、异构性、自治性等特点,使得网格资源分配成为一个难点。目前存在的大多数分配方法仅关注分配效率,却对提高资源分配的公平性缺乏深入的研究。针对此问题,提出一种基于拍卖机制的网格资源分配方法,利用资源分配比例的算法分配资源。通过仿真实验表明该方法适合网格系统中的资源分配,能有效分配资源,提高了资源利用率,同时资源分配的公平性也得到显著的提高。     

一种基于期货市场理论的网格资源分配机制

在比较了计算网格资源和期货特点的基础上，提出了一种基于期货市场理论的网格资源分配机制，避免了现货市场价格的大幅波动。提出了基于期货市场的资源竞价交易算法，通过在电力网格系统上的模拟实验以及与“蛛网模型”的对比，表明本文提出的竞价算法具有资源的利用率高、稳定性高的优点。针对资源域内任务调度，提出了基于期货合约任务调度算法，通过实验比较了群集循环法、先来先服务、Max-min调度算法的完成时间，基于期货合约的任务调度算法完成时间最短。最后讨论了网格技术及期货市场理论在电力系统的应用。